Кадровая лидогенерация для Альфа-Банка: сложный проект с ценными выводами

Как мы работали: проект изнутри

Сложности

● Менеджер B2B продаж — не классическая массовая вакансия. От кандидатов требуется опыт продаж в банковской сфере, страховании или кредитовании, желание работать в активных продажах, готовность к разъездной работе.

● Высокий отсев на последних этапах воронки. За счет анкеты на лендинге и фильтрации откликов мы проводили первичный отсев неподходящих соискателей по формальным параметрам. А далее, в ходе собеседований, оценивались личные способности, выявить которые автоматически невозможно: релевантность опыта, коммуникативные навыки проявляются только во взаимодействии с рекрутером.

● Запрет на использование Facebook* и Instagram*. Готовясь к запуску проекта, мы рассчитывали на эти площадки, там находится большое ядро целевой аудитории. Но на старте их пришлось вычеркнуть из медиаплана и закрывать потерянный объем другими каналами.

● Интеграция. Интеграция с клиентской CRM встроена в наше решение, однако специфика HR-воронки каждой конкретной компании не позволяет запустить ее бесшовно. Поэтому пришлось вложить дополнительные ресурсы cо стороны и нашей команды, и команды клиента, чтобы интеграция работала корректно. В среднем интеграция занимает не более 72 часов, но многое зависит от загруженности IT-департаментов каждой из сторон.

Что мы получили в итоге наверху воронки:

● Недозвон — 24%, выше средних ожидаемых значений на 4%
● Самоотказ — 9%, ниже ожидаемых значений на 20%

Остальные кандидаты отправлены дальше по воронке.

Подготовка

Уделили большое внимание сбору информации об условиях для кандидатов, тщательно подбирали формулировки. Мы стремились замотивировать соискателей бонусами и предложениями Альфа-Банка для будущих сотрудников. В то же время было важно дать кандидатам понять , с чем придется работать: личные встречи, прямые продажи, работа не на окладе, а с прямой зависимостью дохода от личной эффективности, активности и вовлеченности.

После получения всех данных с помощью конструктора сайтов собственной разработки мы собрали и запустили лендинг за два дня.

Продумали содержание анкеты, которая позволит фильтровать неподходящих кандидатов по значимым параметрам. В критерии релевантности входил опыт работы, поэтому мы установили этот параметр как один из основных для фильтрации. В результате 53% анкет кандидатов не прошли отбор через автоматический Сервис фильтрации откликов также нашей разработки. Рекрутерам компании это освободило до 35% рабочего времени на их обработку.

В этом проекте многое зависело от креативной концепции рекламных кампаний, поэтому их разработке уделили много внимания. Было важно с их помощью получить как можно больший охват целевой аудитории, при этом отсечь отклики от соискателей без опыта.

Провели интеграцию с CRM-системой. Процесс оказался сложным и многосторонним — были задействованы IT-департамент BetaOnline, Альфа-Банк как клиент и разработчики CRM. Выполнив масштабный проект с множеством технических нюансов, общими усилиями настроили маппинг в статусах, передачу лидов в CRM и получение обратных статусов после того, как их проставляют рекрутеры. Это упростило работу и эйчарам банка, которым не приходилось переносить лиды вручную, и нам, предоставив доступ к обратной связи.

Каналы — проверенные и альтернативные

Потеряв основные соцсети, мы сильно рассчитывали на контекстную рекламу, которая всегда выручает. Но в этом случае она себя не оправдала.
Изначально запустили рекламу по семантическому ядру, собранному из целевых запросов: работа в продажах, работа в банке, вакансии в b2b. Кампания показала низкую конверсию, а присылавшие отклики кандидаты не соответствовали профилю.

Тогда мы пошли другим путем. Собрали в сети профессиональные ресурсы, форумы и порталы, посвященные теме продаж. И настроили таргетинг на их посетителей, которые представляют собой нашу целевую аудиторию. Гипотеза подтвердилась, мы получили стабильный поток релевантных лидов — в меньшем количестве, чем рассчитывали, но целевые по качеству и адекватные по цене. Конверсия трафика с этих рекламных кампаний составила 5,7% против 0,9% c целевых запросов.

Основными каналами, которые принесли наибольший объем, стали Telegram и ВК. Здесь также подключали таргетированную рекламу, но лучшие результаты традиционно показал постинг в целевых и околоцелевых пабликах.

Итоги и выводы: чего удалось достичь и почему получилось не всё